31、GraphQL与Apollo Client在React应用中的实践

GraphQL与Apollo Client在React应用中的实践

1. GraphQL与Apollo Client基础概念

在深入探讨数据依赖和突变之前,先来了解一些GraphQL和Apollo Client的基本术语和定义:
|术语|定义|
| ---- | ---- |
|GraphQL|一种用于指定数据需求和数据突变的查询语言。|
|Apollo Client|一个管理应用程序数据获取和数据突变的库,提供高阶组件和钩子,支持React Hooks并自带缓存功能。|
|Query|数据依赖的一部分,用GraphQL语法表示,由封装的Relay机制执行。|
|Fragment|更大的GraphQL查询的一部分。|
|Mutation|一种特殊的GraphQL查询,用于改变远程资源的状态,Apollo Client需要在操作完成后在前端反映这些变化。|
|Subscription|用于服务器和客户端应用之间实时事件的GraphQL类型,如通知或聊天消息。|

2. 声明式数据获取

GraphQL是一种查询语言,允许你通过查询结构定义API响应的样子,这是一种比其他API更具声明性的数据获取方法。它不仅是查询语言,还提供运行时以根据现有数据满足查询需求。使用GraphQL时,用于数据获取的API应支持GraphQL,即服务器需要有一个描述允许操作(查询、突变或订阅)和可请求数据字段的模式。向GraphQL服务器发送包含操作的文档即可执行模式中描述的操作,与REST API不同,你可以完全控制数据的形状。

下面通过一个例子展示GraphQL查询的工作方式。如果要显示用户的名字和姓氏

【电力系统】采用有源电力滤波器抑制谐波研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕电力系统中谐波抑制问题展开,重点研究采用有源电力滤波器(APF)进行谐波治理的方法,并通过Simulink搭建仿真模型验证其有效性。文中介绍了有源电力滤波器的工作原理,特别是基于同步旋转坐标系(SRF)算法的电流检测方法,实现对负载谐波电流的实时跟踪补偿。仿真结果表明,该方法能够有效降低电网中的谐波含量,提升电能质量。此外,文档还提及多种相关电力系统仿真研究案例,涵盖微电网优化、无功补偿、储能配置等领域,体现出较强的技术综合性工程应用背景。; 适合人群:具备电力系统基础知识和MATLAB/Simulink仿真能力的电气工程专业学生、研究人员及从事电能质量治理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握有源电力滤波器的基本结构控制策略;②学习基于SRF算法的谐波电流检测方法;③利用Simulink构建APF仿真系统并分析其滤波性能;④为电能质量控制、电力电子装置设计等课题提供技术参考实现思路。; 阅读建议:建议结合文中提到的Simulink仿真模型进行实践操作,重点关注SRF算法模块电流控制环的设计细节,同时可参考提供的网盘资源获取完整代码模型文件,便于复现实验结果并进一步拓展研究。
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